You are here
Home > Technology > ศักยภาพของ AI ในด้านการธนาคาร

ศักยภาพของ AI ในด้านการธนาคาร

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ประกอบด้วยเทคโนโลยีที่แตกต่างกันหลายอย่าง เช่นการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Larning) และภาษาธรรมชาติซึ่งสามารถจัดการงานหลายอย่างในธุรกิจธนาคารได้ นักวิเคราะห์คาดการณ์ว่าภายในปี 2573 AI จะทำให้สามารถอุตสาหกรรมต่างๆ ประหยัดค่าใช้จ่ายได้กว่า 1 ล้านล้านเหรียญสหรัฐ

Savvycom-AI-Lab-624x351

จากรายงานของ Celent  ในหัวข้อ “ปัญญาประดิษฐ์ ในด้านธนาคาร: จะเริ่มต้นจากที่ไหน” ระบุว่าแม้ว่าวันนี้ AI ยังไม่พร้อมที่จะแทนที่มนุษย์ แต่ด้วยการพัฒนาขีดความสามารถอย่างต่อเนื่องทำให้มีการนำเอา AI ไปใช้กับกิจกรรมที่มีมีมูลค่าเพิ่มมากขึ้น ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในกาทำงาน และสามารถคำนวณในสิ่งที่คนปกติเพียงอย่างเดียวไม่สามารถทำได้

 

การพัฒนา AI ในปัจจุบันเป็นผลมาจากจากเทคโนโลยีพื้นฐานต่างๆ ซึ่งได้แก่ การเรียนรู้ของเครื่องและการจัดการภาษา

 

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลที่ทำให้การสร้างแบบจำลองการวิเคราะห์เป็นโดยอัตโนมัติ การเรียนรู้ของเครื่องจะเกิดขึ้นจากการที่คอมพิวเตอร์สามารถเปลี่ยนค่าพารามิเตอร์/อัลกอริทึมเมื่อได้รับข้อมูลใหม่โดยที่มนุษย์ไม่ต้องตั้งโปรแกรมใหม่ การประมวลผลข้อมูลมากกว่าที่มนุษย์จะสามารถทำได้และจากนั้นเครื่องจะใช้ข้อมูลดังกล่าวเพื่อเรียนรู้การจำแนกรูปแบบ การเรียนรู้ของเครื่องทำให้สามารถเข้าใจถึงสิ่งที่ยังไม่มีการค้นพบมาก่อนได้

 

เทคโนโลยีที่สำคัญอีกอย่างหนึ่งคือการประมวลผลด้วยภาษาที่เป็นธรรมชาติ (NLP) ซึ่งหมายถึงความสามารถของเทคโนโลยีในการใช้การสื่อสารของมนุษย์ด้วยการพูดหรือเขียนที่เป็นธรรมชาติเป็นการป้อนคำสั่งให้คอมพิวเตอร์ทำงานต่างๆ ได้

 

ท้ายที่สุด การสร้างภาษาที่เป็นธรรมชาติ (NLG) หมายถึงความสามารถทางเทคโนโลยีในการโต้ตอบด้วยเสียงที่มีคุณภาพเท่ากับเสียงของมนุษย์ โดยจัดเรียงลำดับข้อมูลจำนวนมากที่มีอยู่เพื่อตอบสนองด้วยเสียงที่เหมือนเสียงของมนุษย์ NLG สามารถใช้รูปแบบของคำพูดหรือรายงานหลายอย่างในการสรุปผลทางการเงินได้

 

ในรายงานได้เน้นให้ถึงประโยชน์ที่สำคัญ 3 จากการที่ธนาคารได้นำเอา AI มาใช้งาน ได้แก่

1 ลดค่าใช้จ่าย

โดยการย้ายงานจากมนุษย์ไปยัง AI เพิ่มความเร็วในการตอบสนอง ทำให้มนุษย์สามารถรับมือกับการเปลี่ยนแปลงด้านกฎระเบียบล่าสุด และประหยัดเวลาในการจัดเตรียมรายงาน Bank of New York Mellon Corp ได้พัฒนาและติดตั้งโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่ทำงานโดยอัตโนมัติไปแล้วหลายร้อยรายการ บอทเหล่านี้ถูกสร้างขึ้นเพื่อทำงานซ้ำ ๆ ตั้งแต่โปรแกรมอัตโนมัติเพื่อตอบสนองคำขอข้อมูลจากผู้ตรวจสอบภายนอกไปจนถึงระบบที่เก็บรวบรมรูปแบบและข้อมูลผิดพลาดในคำขอโอนเงินดอลล่าร์

 

2 การลดความเสี่ยง

ด้วยการลดความเสี่ยงทางการเงินผ่านการพิจารณาสินเชื่อที่ดีขึ้นผ่านทางการเรียนรู้ของเครื่อง ลดความเสี่ยงในการเกิดอาชญากรรมทางการเงินด้วยการตรวจจับการทุจริตขั้นสูง การปฏิบัติตามกฎระเบียบและการควบคุมที่ดีขึ้นและลดความเสี่ยงในการดำเนินงานด้วยความถูกต้องในการถอดความและสร้างเอกสาร ธนาคารแห่งที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องและข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อป้องกันอาญากรรม และติดตามความเสี่ยงที่อาจเกิดกับลูกค้าในการค้าขายผ่านระบบอิเล็กทรอนิส์ก็คือ ธนาคารซิตี้แบงก์

 

3 เพิ่มรายได้

ปรับปรุงประสิทธิภาพของพนักงาน และให้ประสบการณ์แก่ลูกค้าที่ดีขึ้นผ่านทางอีเมล์ที่กำหนดเป้าหมายและข้อเสนออื่น ๆ การใช้การวิเคราะห์คำพูดเพื่อระบุกรณีที่ต้องใช้ความสนใจของมนุษย์ โดยการให้พนักงานมุ่งเน้นไปที่งานที่มีมูลค่าสูงสุดและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของพนักงานขาย ปีที่ผ่านมา Nordea ที่ตั้งอยู่ในกรุงสตอกโฮล์มได้เปิดตัวพนักงานเสมือนจริงที่ทำงานซ้ำ ๆ ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากกว่ามนุษย์ ธนาคารยังร่วมมือกับ Feelingstream บริษัทสตาร์อัพด้าน AI ในเอสโตเนียเพื่อเริ่มใช้เทคโนโลยีของบริษัทในการปรับปรุงการบริการลูกค้า โซลูชัน AI ของ Feelingstream วิเคราะห์และจัดหมวดหมู่ข้อความที่ลูกค้าส่งมาเพื่อให้สามารถส่งข้อความต่อไปยังบุคคลหรือหน่วยที่เหมาะสมในการประมวลผลต่อไปโดยอัตโนมัติ

 

แอพพลิเคชั่น AI ในด้านการธนาคาร

ในขณะทีมีการกล่าวถึงมากายในสื่อต่างๆ เกี่ยวกับ AI ในด้านการธนาคาร แต่ก็มีเพียงไม่กี่แห่งที่เริ่มมีการนำไปใช้จริง หรือแม้กระทั่งการวิจัยในขั้นตอนนี้แบบเต็มตัว อย่างไรก็ตามธนาคารไม่สามารถละเลย AI ได้ในขั้นตอนนี้ และต้องกำหนดกลยุทธ์ในการรับมือกับโอกาสที่จะเกิดขึ้นจาก AI รวมถึงคู่แข่งของพวกเขา

 

รายงานพบว่าในบรรดาแอพพลิเคชั่น AI ในด้านการธนาคารมีการนำไปใช้งานใน 4 กรณี ได้แก่

การวิเคราะห์: การวิเคราะห์ข้อมูลแบบ AI จะทดสอบข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อค้นหารูปแบบ จัดกลุ่ม และหาความสัมพันธ์ ซึ่งจะช่วยให้อุตสาหกรรมสามารถย้ายจากการวิเคราะห์เชิงพรรณนาไปเป็นการคาดการณ์ และการวิเคราะห์แบบใกล้เคียงกับเวลาทีเกิดขึ้นจริง การเรียนรู้ของเครื่องสามารถปรับปรุงกระบวนการต่างๆ เช่น การสร้างแบบจำลองความเสี่ยง การพิสูจน์ตัวตนแบบไบโอเมตริกซ์ การตรวจสอบการทุจริต หรือตรวจสอบเครดิตได้

แชทบอท: แชทบอทเป็นบริการที่อาศัยอัลกอริทึมในการโต้ตอบกับลูกค้าในลักษณะที่คล้ายกับมนุษย์

 

Bank of America ได้พัฒนา Erica แชทบอทที่ใช้ระบบ AI เพื่อให้คำแนะนำทางการเงินกับลูกค้าของธนาคารผ่านทางเสียงและข้อความ ด้าน Wells Fargo ก็มีการทำโครงการนำร่องเกี่ยวกับแชทบอทที่ใช้ระบบ AI ผ่านแพลตฟอร์ม Facebook Messenger มาตั้งแต่เดือนเมษายนปี 2560

 

ในขณะที่ Peppe หุ่นยนต์เรียนแบบมนุษย์ของ SoftBank ก็มีความสามารถในการรับรู้ถึงอารมณ์ของมนุษย์ที่สำคัญและปรับพฤติกรรมของตัวเองให้เข้ากับอารมณ์ของคู่สนทนาของตนเองได้ โดยทาง SoftBank ระบุว่ามีองค์ต่างๆ กว่า 2,000 แห่งทั่วโลกที่นำเอา Pepper ไปใช้เป็นผู้ช่วยในการต้อนรับ แจ้ง และแนะนำผู้เข้าชมในรูปแบบใหม่

 

กระบวนการทำงานโดยอัตโนมัติโดยหุ่นยนต์ (RPA): RPA ใช้เทคนิคหลายรูปแบบเพื่อทำกิจกรรมประจำซ้ำๆ ของมนุษย์โดยอัตโนมัติและมีความแม่นยำมากขึ้น

 

JPMorgan ได้ลงทุนในด้านเทคโนโลยีที่เรียกว่า COiN ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มวิเคราะห์เอกสารทางกฎหมาย และดึงข้อมูล และข้อความที่สำคัญได้เร็วกว่าการใช้มนุษย์

 

การสร้างรายงาน: NLG สามารถเปลี่ยนข้อมูลเป็นรายงานที่มีประโยชน์ได้ สามารถเขียนรายงานและสรุปโดยการสังเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้างจำนวนมาก และนำไปเขียนเป็นรายงานที่เน้นจุดสำคัญๆ ได้

 

ตัวอย่างเช่น Norwegian News Agency (NTB) ซึ่งเริ่มดำเนินการโครงการเพื่อสร้างการรายงานข่าวฟุตบอลอัตโนมัติในปี 2558 แพลตฟอร์มการเผยแพร่ข่าวอัตโนมัติได้เปิดตัวขึ้นอย่างเป็นทางการในปีพ. ศ. 2560 และได้รับการดูแลโดยทีมงานผู้สื่อข่าว เทคโนโลยีนี้พิสูจน์แล้วว่าเชื่อถือได้ถึงร้อยละ 99

 

ที่มา: http://fintechnews.sg/27160/ai/the-potential-of-ai-in-banking-report/

Leave a Reply

Top